Resonance tropes in corporate philanthropy discourse
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores corporate charitable giving disclosures in order to question the extent to which corporations can claim that their philanthropy activities are charitable at all. Exploration of these issues is carried out by means of a tropological analysis that focuses on the different linguistic tropes within the philanthropy disclosures of 52 companies, namely metaphor and synecdoche. The results reveal a number of complex and contradictory things. Primarily, the master metaphor of ‘altruism’ projected by the corporate disclosures is ideologically at odds with the more business case‐oriented discourse that shapes the disclosures. This contradiction is put into starker contrast by the existence of a root metaphor, whereby the recipients of corporate philanthropy are presented as the ‘deserving poor’. Synecdochal devices are present within the corporate disclosures, whereby employee initiatives that are independent of corporate strategies are used to confer attributes onto the disclosures that bolster the master metaphor of ‘altruism’. As such, corporate philanthropy is presented by the paper as a structurally incoherent discourse and yet one that has implications for both extracting greater value from various societal groups and in defining, on behalf of civil society, what is a worthy cause.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».